Senior Data Scientist

Enginium

Alcobendas

Presencial

EUR 70.000 - 110.000

Jornada completa

Hace 2 días
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Descripción de la vacante

Enginium, parte de Gi Group Holding, busca un/a Senior Data Scientist (GenAI/LLMs + Advanced Analytics) para unirse al equipo Data & AI en crecimiento en Madrid. Desarrollarás soluciones de analítica avanzada e IA generativa con impacto en negocio y clientes.

Trabajarás en definición y liderazgo de proyectos, diseño de soluciones con LLMs, RAG y enfoques agénticos, asegurando calidad, seguridad y producción.

Formación

  • Formación universitaria en área técnica.
  • Experiencia en Data Science / Analítica Avanzada con despliegue en producción.
  • Conocimiento de IA Generativa (LLMs) y casos reales de negocio.
  • Capacidad para definir y guiar proyectos de analítica y ML.

Responsabilidades

  • Definir y liderar proyectos de analítica, ML e IA Generativa.
  • Traducir retos de negocio a soluciones basadas en datos.
  • Trabajar con datos estructurados y no estructurados (texto).
  • Diseñar e industrializar soluciones con LLMs, incluyendo RAG y enfoques agénticos.
  • Definir KPIs de modelos y soluciones; monitoreo y gobierno de datos.

Conocimientos

Python
PySpark
SQL
LangChain / LlamaIndex
LLMs / GenAI
RAG
MLflow
Airflow
Observability
Python, PySpark, SQL

Educación

Informática/ Matemáticas/ Física/ Ingeniería (cualquier disciplina técnica)

Herramientas

Power BI

Descripción del empleo

Descripción del trabajo

En Enginium, parte de Gi Group Holding, empresa internacional de servicios tecnológicos, buscamos incorporar un/a Senior Data Scientist (GenAI/LLMs + Advanced Analytics). Te incorporarás a un equipo de Data & AI en crecimiento para diseñar y evolucionar soluciones de Analítica Avanzada, Machine Learning e IA Generativa con impacto directo en cliente, red comercial y resultados de negocio, garantizando calidad, seguridad y operatividad en producción.

Madrid | Jornada completa

Lo que harás
  • Definir y liderar proyectos de analítica, Machine Learning e IA Generativa (LLMs) junto a negocio y áreas técnicas, asegurando plazos, alcance y entregables.
  • Profundizar en los retos de negocio y traducirlos a soluciones basadas en datos, aplicando criterio para decidir entre GenAI vs ML tradicional vs reglas según impacto, coste, latencia, explicabilidad y riesgo.
  • Analizar fuentes existentes y proponer nuevas aproximaciones y enriquecimientos, trabajando con datos estructurados y no estructurados (especialmente texto).
  • Diseñar, evaluar e industrializar soluciones con LLMs, incluyendo RAG y, cuando aplique, enfoques agénticos, incorporando controles de calidad y seguridad (guardrails).
  • Definir y supervisar KPIs de modelos y soluciones: rendimiento, calidad, uso, costes, latencia, drift y métricas de gobierno.
  • Colaborar en preparación de datos cuando sea necesario, asegurando calidad y trazabilidad de la información utilizada.
  • Interpretar resultados, identificar oportunidades de mejora y comunicar conclusiones de forma clara a audiencias técnicas y de negocio.
  • Mantener y evolucionar soluciones existentes en entornos productivos, documentando decisiones técnicas y procesos operativos.
  • Participar en la evaluación de proveedores y soluciones, definiendo requerimientos técnicos y controles necesarios para el correcto desarrollo de los proyectos.
Lo que buscamos
  • 4+ años de experiencia en Data Science / Analítica Avanzada, participando en proyectos con despliegue en producción.
  • Experiencia práctica en IA Generativa (LLMs) aplicada a casos reales de negocio (no solo POCs), incluyendo:
  • Prompting (templates, few-shot y técnicas avanzadas cuando proceda).
  • Diseño de evaluaciones: datasets de test, métricas y criterios de aceptación.
  • Control de calidad y seguridad: guardrails, grounding y validación de outputs.
  • Implementación de RAG (búsqueda, chunking, embeddings, reranking).
  • Conocimiento avanzado de Python y experiencia con PySpark (entornos distribuidos).
  • Conocimientos sólidos de estadística y modelado (regresión, clasificación, series temporales u otros según el caso).
  • Conocimiento de principios de calidad del dato, seguridad, privacidad y cumplimiento aplicables a proyectos de datos e IA.
  • Titulación universitaria en Informática, Matemáticas, Física, Ingeniería u otra disciplina técnica.
  • Capacidad de comunicación, coordinación y trabajo en equipos multidisciplinares.
Lo que se valora
  • Experiencia previa en sector seguros (siniestros, fraude, retención, tarificación, atención al cliente).
  • Experiencia en MLOps/LLMOps (ciclo de vida del modelo, versionado, monitorización, observabilidad).
  • Conocimiento de herramientas de reporting (p. ej., Power BI o equivalente).
  • Doctorado.
Stack/Entorno
  • Python, PySpark, SQL
  • Frameworks GenAI: LangChain / LlamaIndex (o equivalente)
  • RAG: Vector DB / Elasticsearch vector / similar
  • MLOps: MLflow (o equivalente), orquestación (Airflow o similar)
  • Observabilidad: métricas de uso/coste/latencia + drift/quality (stack corporativo)

Además, en Enginium…

El seguimiento impulsa, no supervisa.

Transiciones entre proyectos naturales y acompañadas.

Encuentros donde el equipo se escucha y se alinea.

Un evento anual que no parece corporativo.

Detalles que sorprenden (sí, también en tu cumpleaños).

No es solo trabajo. Es experiencia compartida.

Compromiso con la diversidad

En Enginium, reafirmamos nuestro compromiso con la diversidad, la equidad y la inclusión. Promovemos un entorno laboral seguro, respetuoso y libre de discriminación, garantizando la igualdad de oportunidades para todas las personas. Nuestras decisiones de contratación se basan exclusivamente en criterios objetivos de profesionalidad, mérito y capacidad.

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